# インフォマート（2492） 東京大学大学院工学系研究科 講師 早矢仕 晃章氏、インフォマートの技術顧問に就任

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/2492/disclosure/20251009570552
種別: その他開示
開示日: 2025-10-09
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企業ページ: https://komori.app/company/2492

## 何が変わったか

東京大学大学院工学系研究科の講師である早矢仕晃章氏が、インフォマートの技術顧問に就任しました。AIやデータ活用、研究開発・事業開発について助言を受け、新しいデータビジネスやAIビジネスを加速します。

## 会社が挙げた理由

企業間データの活用、既存サービスへのAI実装、研究開発・事業開発に関する助言を得て、新しいデータビジネス・AIビジネスを一層加速するため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: BtoBプラットフォーム
- 相手先: 東京大学大学院工学系研究科 講師 早矢仕晃章氏
- 相手先の概要: 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻早矢仕研究室の講師。データ利活用知識の構造化、データ設計支援、データマネジメント、検索システム、人間行動モデリング等を専門とする。2017年博士課程修了、博士（工学）。
- 当社との関係: 2024年より早矢仕研究室とAIを用いた共同研究を開始。2025年10月1日より早矢仕晃章氏が当社の技術顧問に就任。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: 2025年10月1日（就任済み）
- 適用分野: 企業間取引、データ利活用、AI実装、研究開発、事業開発
- 受賞名・認証名: 平成28年度東京大学工学系研究科長賞（社会貢献）、人工知能学会全国大会優秀賞（2018）、船井情報科学振興財団研究奨励賞（2022）、データ社会推進協議会データ社会推進功労者賞（2023）
- 授与・認証機関: 東京大学工学系研究科、人工知能学会、船井情報科学振興財団、データ社会推進協議会
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: not_disclosed
- 利用実績: BtoBプラットフォームは120万社以上が利用（時点不明）
- 業績への影響: 新しいデータビジネス・AIビジネスを加速すると述べているが、業績への具体的な影響額はnot_disclosed
- 出典: not_disclosed

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「2025年10月1日（水）より東京大学大学院工学系研究科 講師の早矢仕 晃章氏が当社の技術顧問に就任した」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 年月日まで（原文: 「「2025年10月1日（水）より」」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 続報（原文: 「「昨年より早矢仕研究室とAIを用いた共同研究を開始」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「2025年10月1日（水）より…技術顧問に就任したことをお知らせします」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 断定的（原文: 「「技術顧問に就任したことをお知らせします」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 官公庁・公的機関（原文: 「「東京大学大学院工学系研究科 講師」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「早矢仕研究室とAIを用いた共同研究を開始」「当社の技術顧問に就任」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 早矢仕研究室講師」「専門はデータ利活用知識の構造化とデータ設計支援」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 累計の利用実績（原文: 「「120万社以上の企業が利用する『BtoBプラットフォーム』」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 時点の値（原文: 「「BtoBプラットフォームは、120万社以上が利用」」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 自社調べ（原文: 「「主力サービスの『BtoBプラットフォーム』は、120万社以上が利用。プラットフォーム内の総流通金額は年間62兆円以上」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値のみ（原文: 「「120万社以上が利用」「総流通金額は年間62兆円以上」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「新しいデータビジネス・AIビジネスを一層加速」「事業成長に直結するソリューションの開発を進めてまいります」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 影響ありだが数値なし（原文: 「「事業成長に直結するソリューションの開発を進めてまいります」」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「新しいデータビジネス・AIビジネスを一層加速」「事業成長に直結するソリューション」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 連結全体（原文: 「「研究開発や事業開発に関する助言」「既存サービスへのAI実装」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存製品の拡張（原文: 「「既存サービスへのAI実装」「昨年より…共同研究を開始」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「「当社の有する明細データ」「主力サービスの『BtoBプラットフォーム』」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「株式会社インフォマート」「当社の技術顧問に就任」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「該当する記載なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 記載なし（原文: 「地理的範囲に関する記載なし」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 件数のみ（原文: 「「BtoBプラットフォームは、120万社以上が利用」」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: なし（原文: 「競合比較に関する記載なし」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「BtoBプラットフォーム」「東証プライム市場：2492」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「「報道関係各位」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「膨大な明細データ」「深い知見」「大変嬉しく思います」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「データの取り扱いについては、当社サービスの利用規約に基づき、適切な安全管理措置のもと厳正に取り扱われます」」）